NumPy是什么
NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的核心库，于2005年由Travis Oliphant创建。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）和用于数组操作的函数，是几乎所有Python科学计算库的基础依赖，包括Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn等。
NumPy的主要功能
多维数组：提供ndarray对象，支持任意维度的数组，支持广播机制，可以高效地进行向量化运算，避免Python循环的性能开销。
数学函数：提供丰富的数学函数库，包括线性代数、傅里叶变换、随机数生成、统计运算等，支持对数组进行逐元素操作。
内存优化：数组在内存中连续存储，支持多种数据类型（int、float、complex等），可以指定数据类型以节省内存。
C语言集成：底层使用C语言实现，性能接近原生C代码，同时提供Python的易用性。
广播机制：允许不同形状的数组进行算术运算，自动扩展维度以匹配形状，简化代码编写。
NumPy的使用方法
安装：
pip install numpy基础操作：
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 数组运算
result = arr + 10 # 每个元素加10
result = arr * 2 # 每个元素乘以2
# 数学运算
mean = np.mean(arr) # 平均值
std = np.std(arr) # 标准差
max_val = np.max(arr) # 最大值
# 索引和切片
print(arr[0]) # 第一个元素
print(arr[1:4]) # 切片
print(arr_2d[0, 1]) # 二维数组索引
# 形状操作
print(arr.shape) # 数组形状
reshaped = arr.reshape(5, 1) # 改变形状高级功能：
# 随机数生成
random_arr = np.random.randn(100) # 标准正态分布
random_int = np.random.randint(0, 10, size=10) # 随机整数
# 线性代数
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
dot_product = np.dot(a, b) # 矩阵乘法
# 布尔索引
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = arr > 3
filtered = arr[mask] # [4, 5]
# 广播示例
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1], [2], [3]])
result = a + b # 自动扩展维度NumPy的产品价格
NumPy采用完全开源免费的模式，所有核心库和工具组件均免费提供给开发者使用。平台还提供丰富的学习资源和社区支持，无需支付任何费用即可使用。
NumPy的适用人群
数据科学家：需要处理数值数据、进行数据清洗、特征工程和统计分析的数据从业者，NumPy是必备工具。
机器学习工程师：构建和训练机器学习模型时，NumPy用于数据预处理、特征提取和模型输入输出处理。
科研人员：进行科学计算、数值模拟、信号处理等研究工作的学者和学生，NumPy提供高效的数值计算能力。
金融分析师：进行金融建模、风险分析、量化交易等金融计算任务，NumPy提供快速的数据处理能力。
教育工作者：教授Python编程、数据科学、机器学习等课程，NumPy是基础教学内容。
个人开发者：希望快速处理数值数据、进行科学计算或学习数据科学的开发者，NumPy提供零门槛的入门体验。
总而言之，NumPy是Python科学计算的基础库，通过高效的多维数组、丰富的数学函数、广播机制等功能，为开发者提供强大的数值计算能力，是数据科学、机器学习、科学研究和金融分析等领域的必备工具。
